\section{模型的评价}
	\subsection{模型的优点}
	\begin{itemize}
		\item 相关性分析不要求数据具有正态分布的特征，具有严谨性。
		\item 亚类分类过程中采用K\_means聚类，快速对样本进行分类，具有简单性和高效性。
		\item 针对比较不同类别化学成分相关性的差异性问题，采用了clr和Fisher-z的方法对数据进行优化，更好的反应了相关系数差异以及其他统计学规律
	\end{itemize}
	\subsection{模型的缺点}
	\begin{itemize}
		\item 成分数据特性挖掘可更深：虽然使用了clr变换，但其他成分数据分析方法（如等距对数比变换ilr）或许能提供更几何意义明确的解释。
		\item 可尝试更先进的模型：例如，在预测风化前成分时，可以考虑使用更能处理高维非线性关系的模型（如高斯过程回归与物理约束结合）。
		\item 对风化机制的建模略显简化：风化反演模型虽然引入了机制，但仍是一个高度简化的模型。真实的风化过程可能更复杂，与埋藏环境密切相关。
		\item 数据变换采用的模型通常需要大量的数据支撑，问题所给数据不足可能导致检验效力降低。
	\end{itemize}